論文の概要: Lightning-Fast Convective Outlooks: Predicting Severe Convective Environments with Global AI-based Weather Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09474v2
- Date: Mon, 9 Sep 2024 18:31:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 22:52:03.564131
- Title: Lightning-Fast Convective Outlooks: Predicting Severe Convective Environments with Global AI-based Weather Models
- Title（参考訳）: 雷極対流の展望:グローバルAIに基づく気象モデルによる激しい対流環境の予測
- Authors: Monika Feldmann, Tom Beucler, Milton Gomez, Olivia Martius,
- Abstract要約: 激しい対流嵐は最も危険な気象現象であり、正確な予測は影響を緩和する。
最近リリースされたAIベースの天気モデルスイートは、中距離の予測を数秒で生成する。
本稿では,再解析とECMWFの運用数値天気予報モデルISSに対して,対流パラメータを対象とした3つのAIモデルの予測能力を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08271752505511926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Severe convective storms are among the most dangerous weather phenomena and accurate forecasts mitigate their impacts. The recently released suite of AI-based weather models produces medium-range forecasts within seconds, with a skill similar to state-of-the-art operational forecasts for variables on single levels. However, predicting severe thunderstorm environments requires accurate combinations of dynamic and thermodynamic variables and the vertical structure of the atmosphere. Advancing the assessment of AI-models towards process-based evaluations lays the foundation for hazard-driven applications. We assess the forecast skill of three top-performing AI-models for convective parameters at lead-times of up to 10 days against reanalysis and ECMWF's operational numerical weather prediction model IFS. In a case study and seasonal analyses, we see the best performance by GraphCast and Pangu-Weather: these models match or even exceed the performance of IFS for instability and shear. This opens opportunities for fast and inexpensive predictions of severe weather environments.
- Abstract（参考訳）: 激しい対流嵐は最も危険な気象現象であり、正確な予測は影響を緩和する。
最近リリースされたAIベースの気象モデル群は、単一のレベルの変数に対する最先端の運用予測と同じようなスキルで、数秒で中距離の予測を生成する。
しかし、激しい雷雨環境を予測するには、動的および熱力学的変数と大気の垂直構造を正確に組み合わせる必要がある。
プロセスベースの評価に対するAIモデルの評価の強化は、ハザード駆動アプリケーションの基礎となる。
我々は,最大10日間のリードタイムにおける対流パラメータの最大3つのAIモデルによる再解析とECMWFの運用数値天気予報モデルISSの予測能力を評価する。
ケーススタディと季節分析では、GraphCastとPangu-Weatherの最高のパフォーマンスが見られます。
これにより、厳しい気候環境の迅速かつ安価な予測が可能となる。
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